Khoa học dữ liệu quan trọng trong nhiều lĩnh vực vì nó giúp biến dữ liệu thành tri thức, từ đó hỗ trợ ra quyết định chính xác hơn, tối ưu hóa quy trình, và tăng lợi thế cạnh tranh. Trong thời đại số, dữ liệu là tài sản quý giá — nhưng chỉ có giá trị khi được phân tích đúng cách.

Lý do Khoa học dữ liệu quan trọng:

1. Hiểu khách hàng sâu hơn
   → Giúp doanh nghiệp nắm bắt nhu cầu, hành vi, sở thích để cá nhân hóa sản phẩm/dịch vụ.
2. Dự báo và ra quyết định
   → Dựa trên dữ liệu quá khứ để dự đoán tương lai (ví dụ: dự báo doanh thu, nhu cầu sản phẩm).
3. Tự động hóa và tối ưu hóa
   → Tối ưu quy trình sản xuất, vận hành, phân phối bằng các mô hình học máy.
4. Phát hiện bất thường hoặc rủi ro
   → Rất hữu ích trong ngân hàng, bảo hiểm, an ninh mạng...
5. Tăng hiệu quả marketing
   → Phân tích chiến dịch, tìm hiểu kênh hiệu quả nhất, xác định phân khúc khách hàng mục tiêu.

Ví dụ minh họa: Ứng dụng Khoa học dữ liệu trong Vận tải – Grab, Be, Gojek

• Ứng dụng: Dự báo nhu cầu gọi xe, tối ưu tuyến đường, điều chỉnh giá linh hoạt.
• Dữ liệu sử dụng: Vị trí người dùng, thời gian, thời tiết, mật độ giao thông, sự kiện lớn trong thành phố…
• Kết quả: Giảm thời gian chờ xe, rút ngắn quãng đường di chuyển, tăng số chuyến, nâng cao trải nghiệm khách hàng và hiệu quả vận hành.

Để sử dụng mô hình Học máy phân nhóm khách hàng thành các nhóm như "Mới", "Tiềm năng", "Thân thiết", theo các tiêu chí như giới tính, tuổi tác, sở thích, thu nhập, thói quen chi tiêu và hành vi mua sắm, bạn có thể thực hiện theo quy trình sau:

1. Thu thập dữ liệu

• Thu thập dữ liệu từ hệ thống CRM, khảo sát, lịch sử giao dịch, website, app…
• Dữ liệu bao gồm:
• • Thông tin nhân khẩu học: tuổi, giới tính, thu nhập…
  • Sở thích cá nhân
  • Hành vi chi tiêu/mua sắm: tần suất mua hàng, loại sản phẩm, giá trị đơn hàng, kênh mua hàng…

2. Tiền xử lý dữ liệu

• Làm sạch dữ liệu: loại bỏ giá trị thiếu, sai định dạng, trùng lặp…
• Chuyển đổi dữ liệu:
• • Mã hóa dữ liệu phân loại (giới tính, sở thích…) thành số.
  • Chuẩn hóa dữ liệu số (tuổi, thu nhập, chi tiêu…).
• Tạo biến mới (feature engineering) nếu cần: ví dụ tạo biến “giá trị khách hàng trọn đời” (CLV), điểm trung bình chi tiêu mỗi tháng…

3. Chọn phương pháp phân nhóm

• Nếu có nhãn sẵn (ví dụ đã biết khách hàng nào là “Thân thiết”): dùng mô hình phân loại như:
• • Decision Tree, Random Forest, Logistic Regression, XGBoost, v.v.
• Nếu không có nhãn: dùng học không giám sát (clustering) như:
• • K-Means, Hierarchical Clustering, hoặc DBSCAN.
  • Sau đó gán nhãn thủ công cho các cụm: "Nhóm 1 - Mới", "Nhóm 2 - Tiềm năng", "Nhóm 3 - Thân thiết".

4. Huấn luyện mô hình

• Tách dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm tra (train/test).
• Huấn luyện mô hình và điều chỉnh siêu tham số (hyperparameters).
• Đánh giá hiệu suất bằng các chỉ số như accuracy, F1-score (nếu có nhãn), hoặc dùng trực quan hóa cụm (nếu không có nhãn).

5. Gán nhãn và áp dụng

• Dùng mô hình để gán nhãn cho toàn bộ khách hàng.
• Đưa kết quả vào hệ thống để phục vụ marketing, chăm sóc khách hàng.

6. Theo dõi và cập nhật

• Liên tục cập nhật dữ liệu mới.
• Huấn luyện lại mô hình định kỳ để giữ độ chính xác cao.

Chuyên viên kỹ thuật đóng vai trò then chốt trong các công ty có ứng dụng công nghệ thông tin, đảm bảo hệ thống và cơ sở hạ tầng công nghệ hoạt động trơn tru, hiệu quả và an toàn. Vai trò của họ có thể được phân thành nhiều khía cạnh quan trọng:

1. Duy trì và Quản trị Hệ thống:

• Quản lý cơ sở hạ tầng CNTT: Chịu trách nhiệm cài đặt, cấu hình, giám sát và bảo trì các thiết bị phần cứng (máy chủ, máy trạm, thiết bị mạng, thiết bị ngoại vi) và phần mềm (hệ điều hành, ứng dụng, cơ sở dữ liệu).
• Đảm bảo hoạt động ổn định: Theo dõi hiệu suất hệ thống, phát hiện và khắc phục sự cố kỹ thuật một cách nhanh chóng để giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động.
• Quản lý mạng: Thiết kế, xây dựng, quản lý và bảo mật hệ thống mạng nội bộ (LAN) và mạng diện rộng (WAN), đảm bảo kết nối thông suốt cho các hoạt động của công ty.
• Quản trị cơ sở dữ liệu: Đảm bảo tính toàn vẹn, bảo mật và khả năng truy cập của dữ liệu, thực hiện sao lưu và phục hồi dữ liệu khi cần thiết.

2. Hỗ trợ Kỹ thuật:

• Hỗ trợ người dùng: Cung cấp hỗ trợ kỹ thuật cho nhân viên công ty về các vấn đề liên quan đến phần cứng, phần mềm và hệ thống mạng, có thể qua điện thoại, email hoặc trực tiếp.
• Giải quyết sự cố: Tiếp nhận, phân tích và giải quyết các sự cố kỹ thuật phát sinh trong quá trình làm việc của người dùng.
• Đào tạo người dùng: Hướng dẫn nhân viên về cách sử dụng các công cụ và ứng dụng CNTT một cách hiệu quả.

3. Phát triển và Triển khai:

• Tham gia vào các dự án CNTT: Hỗ trợ trong việc lập kế hoạch, triển khai và giám sát các dự án liên quan đến nâng cấp hệ thống, triển khai phần mềm mới hoặc phát triển các giải pháp công nghệ.
• Kiểm thử và đánh giá: Tham gia vào quá trình kiểm thử phần mềm và hệ thống để đảm bảo chất lượng và hiệu suất trước khi đưa vào sử dụng chính thức.
• Nghiên cứu và phát triển: Theo dõi các xu hướng công nghệ mới, đánh giá và đề xuất các giải pháp công nghệ phù hợp để nâng cao hiệu quả hoạt động của công ty.

4. Bảo mật Hệ thống:

• Đảm bảo an ninh mạng: Triển khai và duy trì các biện pháp bảo mật để bảo vệ hệ thống và dữ liệu của công ty khỏi các mối đe dọa an ninh mạng.
• Quản lý quyền truy cập: Kiểm soát và quản lý quyền truy cập vào hệ thống và dữ liệu của người dùng.
• Thực hiện sao lưu và phục hồi: Đảm bảo có các quy trình sao lưu và phục hồi dữ liệu hiệu quả để đối phó với các tình huống bất ngờ như lỗi hệ thống hoặc tấn công mạng.